初创公司建设首个由人脑细胞驱动的数据中心

生物学与硅结合

澳大利亚初创公司皮层实验室正在建设首个采用由活人脑细胞驱动的计算硬件的数据中心。该公司计划建设两个设施来安装其专有的神经元芯片，标志着传统数据中心架构的彻底改变，推动了计算基础设施可能性的边界。

这项技术称为生物计算或类器官智能，涉及在半导体芯片上培养人类神经元网络。这些生物神经网络可以以不同于传统硅处理器的方式处理信息，可能在能效、适应性和某些类型的模式识别中提供优势。

生物计算如何工作

皮层实验室的方法始于人类干细胞，这些干细胞被分化成神经元并在多电极阵列上培养。这些阵列既提供向神经元传递输入的接口，也是读取其输出的手段。当神经元生长并形成连接时，它们创建一个生物神经网络，可以被训练来执行计算任务。

该公司在2022年首次引起广泛关注，当时它证明了其神经元芯片可以学会玩视频游戏Pong。虽然这是一个相对简单的任务，但它证明了生物神经网络可以接收信息、处理信息并产生有意义的输出，这是任何计算系统的基本要求。

此后，皮层实验室一直在致力于扩展该技术并提高其可靠性。建设数据中心代表朝这个方向迈进的一大步，从实验室演示转向可能最终支持商业应用的基础设施。

潜在优势

生物计算的倡导者指出相对于传统硅芯片的几个潜在优势：

• 能效：生物神经元的运行功耗极低，相比之下，晶体管执行等效计算需要的功耗较高
• 适应性：神经网络可以根据新输入重组和重新连接自身，这是一种硬件级学习
• 容错性：生物系统即使在单个组件失败时也可以继续运行
• 新型计算：神经元可能能够以硅中难以复制的方式处理信息

能效优势在全球数据中心消耗越来越多全球电力的时代特别引人注目。AI培训和推理工作负载引发了数据中心建设的爆炸式增长，任何能大幅降低计算能源成本的技术都将具有巨大的商业价值。

仍存在重大挑战

该技术仍处于开发的初期阶段，生物计算在与传统方法竞争之前必须克服重大挑战。活神经元需要精心控制的环境，包括特定的温度、营养供应和废物清除系统。在数据中心规模上维持这些条件引入了硅芯片不存在的工程复杂性。

可靠性是另一个问题。生物系统本质上是可变的，确保数千个神经元芯片的计算性能一致需要生物学和工程学的进步。神经元培养的寿命也比传统数据中心硬件预期的连续运行年限要短。

还有伦理考虑。在计算系统中使用人类神经元引发了技术行业以前从未不得不解决的问题。虽然皮层实验室使用的神经元来自干细胞，不构成任何类似大脑或意识的东西，但生物计算的伦理框架仍在开发中。

行业背景

皮层实验室并不是唯一探索生物计算的公司，但在为商业部署建设基础设施方面似乎走得最远。美国、欧洲和亚洲的学术研究小组也在调查类器官计算，近年来有几家其他初创公司进入了这个领域。

更广泛的计算行业正在密切关注这些发展。随着摩尔定律放缓，AI的能量需求继续增长，替代计算范式正以以往任何时候都更多的关注和投资接收。量子计算、神经形态芯片和现在的生物计算都代表了一个行业的潜在道路，该行业正面临传统硅技术物理极限的困境。

商业化道路

皮层实验室的数据中心计划代表了一个赌注，即生物计算可以在相对较短的时间内从实验室奇观转变为实用技术。该公司尚未披露这些设施何时将运营或将初步支持哪些应用。然而，建设专用数据中心的决定表明相信该技术正在接近成熟水平，在这个水平上它可以提供真正的商业价值，即使对于大多数应用，它仍远非替代传统计算的选择。

本文基于《新科学家》的报道。阅读原始文章。